Обработка данных как путь к успеху: примеры из жизни

В этой статье вы узнаете о достижениях, которые были бы невозможны без анализа данных. Ведь большие данные — это не просто модное понятие, но серьезный инструмент, дающий значительное преимущество в бизнесе.

JPMorgan Chase

Один из крупнейших и старейших финансовых конгломератов в мире уже просто не в состоянии обойтись без больших данных. Без умения составлять качественные прогнозы, успешная деятельность подобных организаций просто невозможна. И JPMorgan Chase была первой, кто начал уделять внимание большим данным. Компанией постоянно ведется обработка и анализ колоссальных объемов самой разной информации. Это позволяет вовремя выявлять различные микротренды и потребительные настроения, строить длительные и краткосрочные прогнозы, а также проводить сложнейшие исследования. То, на что раньше тратились недели и месяцы, сейчас выполняется буквально в считанные минуты.

Otto Group

Немецкая компания, которая занимается торговлей по каталогам, ежедневно собирает не менее 11 ГБ разнообразной информации, которую затем нужно самым тщательным образом проанализировать. Для этого используется инструмент NeuroBayes, разработанный компанией Blue Yonder. При его помощи удается всегда быть в курсе новейших тенденций, замечать малейшие изменения в настроениях покупателей. Без такой информации просто невозможно составление актуальных каталогов, которые будут действительно интересны клиентам. Большие данные позволили Otto Group значительно сократить издержки, увеличить эффективность и прибыльность.

Кстати, NeuroBayes применяется не только в мире бизнеса. Этот инструмент используется и для научных изысканий, например, физиками из ЦЕРН и лаборатории им. Ферми.

YO! Sushi

Ресторанный бизнес — одна из тех сфер деятельности, в которой анализ данных исключительно важен. И пример компании YO! Sushi служит тому прекрасным подтверждением. Ее команда каждое утро собирает самые разные данные, поступающие от десятков ресторанов из различных стран. Для их обработки используется ПО Cognos Business Intelligence от IBM. Результаты позволяют не только вовремя выявлять причины неудач, но и составлять успешные прогнозы на будущее. Так, компания способна своевременно предсказывать затишья, когда нет нужды в большом количестве персонала и срочных закупках, а также неожиданные всплески активности посетителей. YO! Sushi была создана недавно, в 1997 году, и ее руководство уверено, что успех во многом обусловлен умением правильно работать с данными.

Ford

Автопроизводитель собирает практически любую информацию, связанную с их автомобилями, конкурентами и клиентами. Это позволяет оптимизировать цепочки поставок, улучшать продажи, анализировать рынок. Но только этим дело не ограничивается, солидную долю подобной информации скоро составят данные, предоставляемые самими авто. Новые модели Ford будут постоянно взаимодействовать со своим владельцем и производителем через сети сотовой связи. При этом десятки сенсоров с одного автомобиля могут генерировать до 250 ГБ в час. Эти данные, получаемые непосредственно в процессе эксплуатации, позволят компании проводить ценнейшие исследования, результатом которых будут улучшенный сервис, повышенное качество продукции и многое другое.

Aetna

Американская компания, специализирующаяся на медицинском страховании, активно занимается также и всевозможными исследованиями, в число которых входит и обработка огромных объемов данных. Ведь только одних клиентов у компании почти 20 миллионов человек. А ведь еще собирается информация от врачей, больниц, различных лабораторий. Благодаря этим данным компании удалось значительно повысить эффективность своей деятельности. Также они используются для улучшения ухода за больными и в деле борьбы с различными заболеваниями.

Сервис Kayak

Ежедневно десятки тысяч людей по всему миру используют Kayak для покупки авиабилетов, бронирования номеров в гостиницах, аренды автомобилей и т.п. При этом мало кто из них задумывается о сложнейших аналитических моделях, без которых нормальная работа сервиса была бы просто невозможна. Обрабатывая миллионы запросов и получая самую различную информацию от сторонних источников (таких, как авиакомпании и туристические фирмы), Kayak способен не просто качественно и быстро находить нужные данные, но и выдавать достаточно точные прогнозы об изменениях стоимости авиабилетов. Без использования больших данных этот сервис никогда бы не смог стать настолько популярным.

Сборная Германии по футболу

И в заключение хотелось бы рассказать не менее интересную историю, не имеющую прямого отношения к бизнесу. Немецкая сборная сумела победить на ЧМ-2014 во многом благодаря анализу больших данных. Во время чемпионата немцы использовали приложение Match Insights, разработанное Немецкой Футбольной Ассоциацией (DBF) совместно с компанией SAP. Информация об игроках и их соперниках собиралась при помощи 8 камер, расположенных на стадионе. Получая огромное количество данных о каждом отдельно взятом игроке, приложение оценивало их эффективность, выдавая различные прогнозы и графики. Вся эта информация была одинаково ценна как для тренера, так и для спортсменов. И хотя Match Insights все еще находится на стадии доработки, это приложение сумело оказать значительное влияние на победу немецкой сборной.

Автор: Вадим Руденко

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =